相关滤波

摘要： 针对无人机在航拍目标跟踪的复杂场景过程中,运动目标可能会被遮挡或不确定跟踪,导致视觉模型出现逐渐损坏、漂移和不可逆转失败等问题,提出了一种无人机航拍目标的长期跟踪算法.首先,进行互补分类器多特征自适应融合设计,在贝叶斯分类器中采用颜色直方图特征,在相关滤波器中采用方向梯度直方图、灰度以及颜色名特征;结合多种特征的优点,构建目标鲁棒性的外观以适应复杂场景.然后,在相关滤波器中加入自适应时空正则化项.在空间正则化参数中引入局部变化,实现学习时限制像素可信度较低的滤波器;而在时间正则化中,根据全局响应自适应地调整滤波器的学习,并用初始滤波器约束更新范围,这样在缓解边界效应的同时,有效防止滤波器退化.最后,在上述基础上,加入重检测模块,使得跟踪过程更加准确.实验结果表明,本文算法可以适应无人机航拍的复杂场景,缓解边界效应和防止滤波器退化.与同类主流算法相比,在目标经历严重遮挡、移出视野等情况后,仍然满足实时性需要,获得了较好的跟踪效果.

摘要： 随着社会的不断发展和科技的不断进步,视频卫星越来越受到重视,而在卫星视频中对小目标的跟踪也逐渐成为一种新的研究方向。针对卫星视频中目标背景复杂、目标较小、跟踪过程中准确度较低的问题,提出了改进的核相关滤波(KCF)算法对卫星视频中的小目标进行实时性地跟踪。该算法结合卡尔曼滤波算法,解决目标跟踪过程中目标被遮挡的问题,利用局部模板匹配的方法对目标进行精确地跟踪,使用固定目标尺寸来保证目标跟踪的成功率。所用的视频数据集由“吉林一号”视频卫星拍摄,并且经过多次实验,最终实验结果表明所改进的算法不仅能够解决目标遮挡的问题,并且还能在复杂背景下对目标进行准确地跟踪,目标跟踪的成功率得到了很大的提高。

摘要： 单目标跟踪是计算机视觉领域中的研究热点.传统算法如相关滤波的跟踪速度较快,但由于提取到的颜色、灰度等手工特征较为粗糙,跟踪精度往往不高.近年来随着深度学习理论的发展,使用深度特征的跟踪方法能够在跟踪的精度和速度方面达到很好的平衡.本文首先介绍单目标跟踪的相关背景,接着从相关滤波单目标跟踪、深度学习单目标跟踪两个阶段对单目标跟踪领域发展过程中涌现出的多个算法进行梳理,并详细介绍目前主流的孪生网络算法.最后通过大型数据集对近年来优秀算法进行对比分析,针对其缺点与不足,对该领域未来的发展前景做出展望.

摘要： 针对目标在遮挡、背景杂乱时跟踪定位不准确的问题,提出通道可靠局部秩变换的目标跟踪算法.使用局部秩变换特征结合Lab三通道图像构成16维特征通道,从中选择有效的特征通道进行融合,增强算法对目标特征的表达能力.实验表明,相比于利用可靠性系数选择得到的特征通道,利用经验选择的局部秩变换特征通道在特定场景的跟踪效果更好,对目标的位置估计更加准确.与其他算法进行对比,经验选择方法在特定场景测试上平均速度达到56.7帧/秒,满足实时性要求,在目标测试集上优于对比的两种方法.

摘要： 机场场面目标跟踪常面临目标遮挡、背景干扰、低分辨率等因素的影响,导致跟踪准确性降低甚至丢失跟踪目标。针对以上问题,研究了基于滤波器自适应更新的机场目标跟踪算法。选取跟踪目标的颜色特征和深度特征,通过插值算子进行多特征融合,再将融合特征与之对应的滤波器进行卷积求和计算各区域置信度,置信度高的区域即为跟踪目标位置。为提高跟踪准确性,利用峰值旁瓣比与平均响应峰值能量建立了跟踪结果校验机制,并设计了1种滤波器自适应更新策略,使滤波器能够自适应调整学习速率,仅在结果可靠时更新。在西南某机场采集的视频数据集上进行测试,结果表明:算法在目标特征不明显或发生变化时具有更好的性能,在目标遮挡和背景干扰等9种因素下的跟踪性能有较大提升,整体精确度和成功率分别达到0.834和0.828,较原ECO算法分别提升了11.35%和11.29%,且均优于文中提到的其他5种经典算法。

摘要： 当前,无人机的对地目标跟踪和逼近是军民领域的研究热点之一。针对基于无人机平台对地目标跟踪与逼近中的相对运动、导引控制等问题,选用大疆多旋翼飞行器平台,设计基于Android的地面站系统。该系统使用改进的核相关滤波视觉检测算法完成对地目标跟踪与位置锁定,利用无人机与目标的距离作为尺度因子,实现多尺度跟踪,融合FHOG+Lab+LBP特征表征目标以增加跟踪器的鲁棒性。采用比例导引律控制多旋翼飞行器,完成对地目标跟踪与逼近任务。实验表明,改进的算法相比原算法在成功率和精确度上均有提高,同时验证比例导引能够控制多旋翼无人机完成跟踪与逼近任务。

摘要： 针对单一更新策略难以适应复杂多变的目标跟踪环境的问题,本文在ECO (高效卷积算子)算法基础之上,提出了一种基于旁瓣比的自适应策略更新跟踪算法。该算法通过对特征响应图中峰值旁瓣比的分析,实现了跟踪模型更新策略的自适应调整。同时使用OTB-100数据集对改进后的跟踪算法进行测试,经测试后的实验结果表明,相比原来的ECO算法,该算法可提升遮挡等复杂环境下目标跟踪的精度和鲁棒性。

摘要： 针对传统长期相关滤波器使用特征单一、跟踪失败后无法再次捕捉到目标的缺点,提出一种结合深度学习的多特征融合长期目标跟踪算法.本算法在长期相关跟踪算法(long-term correlation tracking,LCT)的基础上,采用多特征融合的方式,将局部二值模式特征、改进的方向梯度直方图特征以及颜色特征相融合,来提高跟踪算法的鲁棒性.由于LCT算法选择随机蕨分类器进行目标重检,对检测范围有局限性且重检精度较低,故采用基于深度学习的孪生网络实例搜索(SINT)方法对全局图像进行目标重检.本文的实验在OTB100数据集上进行,结果表明:本文算法与LCT算法相比,距离精度和成功率分别提升了13%和10.3%.

摘要： 近来,相关滤波因其精度和鲁棒性良好而在目标跟踪领域获得广泛应用.然而,相关滤波的隐式循环样本带来了严重影响跟踪性能的边缘效应.在之前的工作中,采用l_(1)正则消除了传统相关滤波模型边缘效应的影响,但仍然通过将隐式循环样本回归到一个固定的目标标签来学习一个能区分前景和背景的回归模型.这种预定义的不变的回归标签使得跟踪模型对于不确定性高的航拍跟踪场景的鲁棒性和适应性较低.因而,提出一种利用在检测阶段生成的响应图的局部最大值来自动定位当前帧的干扰物的方法,通过抑制干扰物在回归学习中的响应,可以动态地、自适应地改变回归目标,从而提高跟踪的鲁棒性和适应性.在对比实验中,该方法在DTB70数据集上的精确率和成功率分别达到66.9%和43.4%,相较于基准算法,精确率和成功率分别提高了4.3个百分点和2.1个百分点.在UAV123@10 fps上,精确率和成功率分别达到58.2%和40.9%.实验结果表明,提出的跟踪器的性能优于其他几种代表性的方法.

摘要： 传统核相关滤波(KCF)目标跟踪算法使用单一特征,不监控跟踪输出,且跟踪框的大小是固定的,在跟踪对象发生尺度变化、遮挡等异常情况下容易导致跟踪失败。针对这一问题,本文提出一种改进的KCF目标跟踪算法。首先,在快速方向梯度直方图(FHOG)特征的基础上级联颜色特征(CN)训练和更新滤波器;其次,利用峰值旁瓣比(PSR)检查跟踪输出,当检测到跟踪输出异常时,启动自校正机制校正跟踪输出,从而准确地重新跟踪到目标。最后,融入尺度滤波器来适应目标尺度的变化。本文对该算法进行了仿真和实物实验,实验结果验证了该算法的有效性。

摘要： 近年来,相关滤波目标跟踪在视觉领域中引起了越来越多的关注,并且取得了令人瞩目的成果.本文对目前基于相关滤波的跟踪方法进行分析研究.首先提出了一个通用的相关滤波目标跟踪框架;然后讨论几种经典的跟踪算法,并对其改进算法进行分析归类,主要分为尺度更新、背景遮挡两;最后通过仿真实验对几种算法性能进行分析,并得到相关滤波跟踪存在的问题.

摘要： 研究了一种基于小波有限元模型与高精度模态参数辨识的转子横向裂纹检测新方法。将转子系统通过区间B样条小波有限元建模,转子裂纹等效为旋转弹簧,建立裂纹诊断数据库.为了从结构脉冲响应信号中精确识别结构模态参数,提出一种基于Laplace小波相关滤波的结构模态参数精确识别方法。利用提出的方法可以精确的获取转子系统的前三阶固有频率值.将其带入裂纹诊断数据库,获得前三阶固有频率等高线,三条曲线的交点定量的识别了转子的裂纹参数.试验结果表明,所提出的方法能够比较精确的识别转子裂纹的位置和深度,方法的有效性得到了验证.

摘要： 自由空间光(FSO，free spaceoptical)通信结合了无线通信和光纤通信的优点，其关键技术在于光收发端机的研制；数字脉冲位置调制(PPM，pulse positionmodulation)具有低平均功率和高峰值功率等特性，特别适合用于无线数字光通信。两者性能的融合需要高灵敏度FSO数字接收机的实现。利用阵列检测接收、高速A/D转换和信号处理等相关技术，采用DSP处理器，高灵敏度的数字接收机得以实现，实验和测试表明它大大降低了接收机对于整个系统信噪比的要求。

摘要： 自由空间光(FSO，free spaceoptical)通信结合了无线通信和光纤通信的优点，其关键技术在于光收发端机的研制；数字脉冲位置调制(PPM，pulse positionmodulation)具有低平均功率和高峰值功率等特性，特别适合用于无线数字光通信。两者性能的融合需要高灵敏度FSO数字接收机的实现。利用阵列检测接收、高速A/D转换和信号处理等相关技术，采用DSP处理器，高灵敏度的数字接收机得以实现，实验和测试表明它大大降低了接收机对于整个系统信噪比的要求。

摘要： 自由空间光(FSO，free spaceoptical)通信结合了无线通信和光纤通信的优点，其关键技术在于光收发端机的研制；数字脉冲位置调制(PPM，pulse positionmodulation)具有低平均功率和高峰值功率等特性，特别适合用于无线数字光通信。两者性能的融合需要高灵敏度FSO数字接收机的实现。利用阵列检测接收、高速A/D转换和信号处理等相关技术，采用DSP处理器，高灵敏度的数字接收机得以实现，实验和测试表明它大大降低了接收机对于整个系统信噪比的要求。

摘要： 自由空间光(FSO，free spaceoptical)通信结合了无线通信和光纤通信的优点，其关键技术在于光收发端机的研制；数字脉冲位置调制(PPM，pulse positionmodulation)具有低平均功率和高峰值功率等特性，特别适合用于无线数字光通信。两者性能的融合需要高灵敏度FSO数字接收机的实现。利用阵列检测接收、高速A/D转换和信号处理等相关技术，采用DSP处理器，高灵敏度的数字接收机得以实现，实验和测试表明它大大降低了接收机对于整个系统信噪比的要求。

摘要： 自由空间光(FSO，free spaceoptical)通信结合了无线通信和光纤通信的优点，其关键技术在于光收发端机的研制；数字脉冲位置调制(PPM，pulse positionmodulation)具有低平均功率和高峰值功率等特性，特别适合用于无线数字光通信。两者性能的融合需要高灵敏度FSO数字接收机的实现。利用阵列检测接收、高速A/D转换和信号处理等相关技术，采用DSP处理器，高灵敏度的数字接收机得以实现，实验和测试表明它大大降低了接收机对于整个系统信噪比的要求。

摘要： 自由空间光(FSO，free spaceoptical)通信结合了无线通信和光纤通信的优点，其关键技术在于光收发端机的研制；数字脉冲位置调制(PPM，pulse positionmodulation)具有低平均功率和高峰值功率等特性，特别适合用于无线数字光通信。两者性能的融合需要高灵敏度FSO数字接收机的实现。利用阵列检测接收、高速A/D转换和信号处理等相关技术，采用DSP处理器，高灵敏度的数字接收机得以实现，实验和测试表明它大大降低了接收机对于整个系统信噪比的要求。

摘要： FSO(Free Space Optical)无线光通信结合了无线通信和光纤通信的优点,关键技术在于光收发端机的研制;PPM(Pulse Position Modulation)脉冲位置调制具有低平均功率和高峰值功率特性特别适合用于无线光通信.两者性能的融合需要高灵敏度数字接收机的实现.利用阵列接收、高速A/D转换和信号处理等相关技术,高灵敏度的数字接收机得以实现,实验表明它大大降低了对于系统信噪比的要求,值得做进一步深入的研究.

摘要： FSO(Free Space Optical)无线光通信结合了无线通信和光纤通信的优点,关键技术在于光收发端机的研制;PPM(Pulse Position Modulation)脉冲位置调制具有低平均功率和高峰值功率特性特别适合用于无线光通信.两者性能的融合需要高灵敏度数字接收机的实现.利用阵列接收、高速A/D转换和信号处理等相关技术,高灵敏度的数字接收机得以实现,实验表明它大大降低了对于系统信噪比的要求,值得做进一步深入的研究.

摘要： 一种滤波器装置，包括被印刷电路板PCB层隔开的三个或更多个堆叠的金属化层。每个金属化层包括孔。滤波器装置包括多个延伸穿过堆叠的金属化层并且穿过隔开的介电材料层的通孔，由此，通孔和金属化层在每个介电材料层中界定了腔。两个连续的介电材料层中的腔通过隔开两个连续的介电材料层的单个金属化层中的孔而耦合。最顶部的金属化层的孔被布置为天线单元。滤波器装置包括被布置为将至少一个介电材料层连接到滤波器装置的外部的管道。

摘要： 本发明是一种基于卡尔曼滤波新息与残差相关的数据滤波方法，属于计算机数据信号处理领域。本发明解决标准卡尔曼滤波对线性系统滤波估计时量测噪声方差阵未知，出现信号滤波效果不好，甚至出现滤波发散的问题。本发明针对离散线性系统模型，采集信号处理系统的量测序列构建滤波新息序列和残差序列；挖掘量测噪声方差阵与新息序列和残差序列的协方差矩阵的关系，通过计算新息序列和残差序列的协方差矩阵实时估计量测噪声方差阵，再带入标准卡尔曼滤波器进行实时滤波。本发明方法具有对实际噪声统计特性发生变化的跟踪能力，不易受外界量测扰动的影响，保证了量测噪声方差阵估计时的非负定性，消除了因噪声方差阵估计负定所引起的滤波发散现象。

摘要： 本发明提供一种新颖的凹口滤波器及相关的滤波电路，通过改变或调整一可调整参数A的数值，轻易实现适当调整该凹口滤波器的凹口频带的中心频率的衰减量大小，适应性地控制通过该凹口滤波器的一输入信号在某一特定频率成份的信号衰减量大小，部分地抑制或部分衰减该特定频率成份，不影响该凹口滤波器的频带宽度大小。

摘要： 一种抗混叠滤波器、相关设备及抗混叠滤波器的控制方法，该抗混叠滤波器包括电源V、可调电阻R1、电容C1、电感L1、可调电容C2和电阻R2，所述电源V的负极接地，所述电源V的正极耦合至所述可调电阻R1的第一端，所述可调电阻R1的第二端耦合至所述电容C1的第一端，所述电容C1的第二端接地，所述电感L1的第一端分别与所述电容C1的第一端和所述可调电阻R1的第二端相耦合，所述电感L1的第二端耦合至所述可调电容C2的第一端，所述可调电容C2的第二端接地，所述电阻R2的第一端耦合至所述可调电容C2的第一端和所述电感L1的第二端，所述电阻R2的第二端接地。本申请减少了元器件数量，降低了成本和功耗。

摘要： 一种抗混叠滤波器、相关设备及抗混叠滤波器的控制方法，该抗混叠滤波器包括电源V、可调电阻R1、电容C1、电感L1、可调电容C2和电阻R2，所述电源V的负极接地，所述电源V的正极耦合至所述可调电阻R1的第一端，所述可调电阻R1的第二端耦合至所述电容C1的第一端，所述电容C1的第二端接地，所述电感L1的第一端分别与所述电容C1的第一端和所述可调电阻R1的第二端相耦合，所述电感L1的第二端耦合至所述可调电容C2的第一端，所述可调电容C2的第二端接地，所述电阻R2的第一端耦合至所述可调电容C2的第一端和所述电感L1的第二端，所述电阻R2的第二端接地。本申请减少了元器件数量，降低了成本和功耗。

摘要： 本发明实施例公开了一种滤波参数确定方法、滤波方法及相关装置，滤波参数确定方法包括：获取声音播放系统的传输特性函数；采用IIR滤波器模拟传输特性函数得到IIR滤波器传输函数；求解IIR滤波器传输函数得到IIR滤波器的初始零点和初始极点；从初始零极点和初始极点中确定出最小相位的第一零点和第一极点；根据声音播放系统的频率参数对最小相位的第一零点和第一极点进行简化得到第二零点和第二极点；将第二零点和第二极点互换得到IIR滤波器的目标零点和目标极点；基于IIR滤波器的目标零点和目标极点确定IIR滤波器的滤波参数，具有该滤波参数的滤波器，既能够对声音播放系统的主要特性进行精确补偿，又可以提高处理效率，实现了实时补偿声音信号。

摘要： 本发明是一种基于卡尔曼滤波新息与残差相关的数据滤波方法，属于计算机数据信号处理领域。本发明解决标准卡尔曼滤波对线性系统滤波估计时量测噪声方差阵未知，出现信号滤波效果不好，甚至出现滤波发散的问题。本发明针对离散线性系统模型，采集信号处理系统的量测序列构建滤波新息序列和残差序列；挖掘量测噪声方差阵与新息序列和残差序列的协方差矩阵的关系，通过计算新息序列和残差序列的协方差矩阵实时估计量测噪声方差阵，再带入标准卡尔曼滤波器进行实时滤波。本发明方法具有对实际噪声统计特性发生变化的跟踪能力，不易受外界量测扰动的影响，保证了量测噪声方差阵估计时的非负定性，消除了因噪声方差阵估计负定所引起的滤波发散现象。

摘要： 本发明提供了一种滤波区域的相关滤波目标跟踪方法，包括以下步骤：S1、训练阶段，将滤波区域图嵌入到标准相关滤波建模中，过滤训练样本中的干扰区域，从而学到滤波器；S2、预测阶段，将上一帧中学到的滤波器作用到当前帧的搜索区域，得到目标的位置。本发明的有益效果是：为了适应目标较大步长的运动，同时利用更多的训练样本，采用较大的搜索区域，经过过滤训练样本中的干扰区域后，跟踪算法在遮挡、目标形变、光照变化等条件下的跟踪效果有明显增强，提高了跟踪算法的性能。

摘要： 本发明提供了一种在相关滤波框架下基于粒子滤波重检测的目标跟踪方法，包括以下步骤：S1、计算响应图，采用相关滤波框架进行初步的跟踪测试，通过相关滤波跟踪器给出目标区域的响应图；S2、决策函数判别，通过决策函数对相关滤波跟踪器给出的目标区域的响应图的可信程度进行判别，并给出响应图是否可信的结果；S3、目标跟踪定位。本发明的有益效果是：使用相关滤波跟踪框架给出响应图，结合决策函数判别响应图是否可信，如果响应图可信，则采用相关滤波跟踪器给出目标位置，反之采用粒子滤波重检测策略重新检测目标的位置信息，从而提升跟踪器的跟踪效率。

摘要： 本发明公开了一种结合粒子滤波的相关滤波目标跟踪方法，结合相关滤波和粒子滤波，首先用转移模型生成粒子，并对粒子进行初始化；然后从重要性概率密度函数中随机采样粒子；之后对粒子的权值进行更新并对粒子进行重采样；对重采样得到的每个粒子进行相关滤波，根据相关滤波器的响应对每个粒子的权重进行修正，实现对粒子的选择；最后进行加权平均得到粒子的状态。利用相关滤波可以引导粒子向目标分布状态模式移动，一定程度上减少了粒子的个数，降低计算的复杂度。同时，粒子滤波能解决尺度变化问题，因此算法对目标发生尺度变化也具有一定的鲁棒性。